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【6h】

几类传染病模型和神经网络模型的动力学研究

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论文说明:图表目录

声明

第1章绪论

1.1传染病模型研究的背景及进展

1.2神经网络模型研究的背景及进展

1.3本文的主要工作

第2章一类SEIR模型的动力学性质

2.1模型的引入

2.2模型的动力学性质

2.3数值模拟

2.4生物学意义

第3章一类SEI模型的动力学性质研究

3.1模型的引入

3.2模型的动力学性质

3.3生物学意义

第4章一类具有时滞的SEI模型动力学性质研究

4.1模型的引入

4.2模型的动力学性质

4.3数值模拟

第5章一类离散BAM神经网络模型的稳定性和分支分析

5.1引言

5.2系统的稳定性与Hopf分支

5.3 Hopf分支的方向和稳定性

5.4数值模拟

第6章一类具有不连续激励函数的时滞Cohen-Grossberg神经网络动力学性质研究

6.1引言

6.2记号和模型

6.3解的局部存在性

6.4主要结论

结论

参考文献

附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录

致谢

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摘要

本文主要研究了几类传染病模型和神经网络模型的动力学性质. 全文共分为六章: 第一章介绍了传染病模型、神经网络模型的研究背景及进展,并简单地介绍了本文的主要工作. 第二章研究了一类SEIR模型的正解存在性,分析了解的最终性态,并给出了生物学意义和数值模拟. 第三章研究了一类SEI模型的正解存在性,利用Lyapunov方法分析了平衡点的局部稳定条件和全局指数稳定条件,并阐述了其生物学意义。 第四章研究了一类具有时滞的SEI模型的动力学性质.结合线性化理论和Hopf分支理论,研究了平衡点的稳定性,并以时滞为参数,讨论了该模型的Hopf分支现象,分析了分支方向.最后给出了数值模拟. 第五章利用Kuznetsov讨论离散系统Hopf分支的方法,研究了一类具有三个神经元的离散BAM神经网络模型平衡点的稳定性和Hopf分支现象. 第六章利用推广的Lyapunov方法,研究了一类具有不连续激励函数的时滞Cohen-Grossberg神经网络模型平衡点的全局指数稳定性.

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